論文の概要: Non-Classical Kernels in Continuous Variable Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05990v2
• Date: Thu, 9 Sep 2021 14:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 08:35:42.606935
• Title: Non-Classical Kernels in Continuous Variable Systems
• Title（参考訳）: 連続変数系における非古典的カーネル
• Authors: Roohollah Ghobadi
• Abstract要約: 非古典的カーネル関数と古典的カーネルの区別を理解する必要がある。 非古典的カーネルはパラメータ推定において量子的優位性をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kernel methods are ubiquitous in classical machine learning, and recently their formal similarity with quantum mechanics has been established. To grasp the potential advantage of quantum machine learning, it is necessary to understand the distinction between non-classical kernel functions and classical kernels. This paper builds on a recently proposed phase space nonclassicality witness [Bohmann, Agudelo, Phys. Rev. Lett. 124, 133601 (2020)] to derive a witness for the kernel's quantumness in continuous-variable systems. We discuss the role of kernel's nonclassicality in data distribution in the feature space and the effect of imperfect state preparation. Furthermore, we show that the non-classical kernels lead to the quantum advantage in parameter estimation. Our work highlights the role of the phase space correlation functions in understanding the distinction between classical machine learning from quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: カーネル法は古典的機械学習においてユビキタスであり、最近では量子力学との形式的類似性が確立されている。 量子機械学習の潜在的な利点を理解するためには、古典的でないカーネル関数と古典的カーネルの区別を理解する必要がある。 本稿では,最近提案された位相空間非古典性証人[bohmann, agudelo, phys. rev. lett. 124, 133601 (2020)]に基づいて,連続変量系における核の量子性を示す証人を導出する。 特徴空間におけるデータ分散におけるカーネルの非古典性の役割と不完全な状態準備の効果について論じる。 さらに,非古典的カーネルはパラメータ推定において量子的優位性をもたらすことを示す。 本研究は,古典的機械学習と量子機械学習の区別を理解する上での位相空間相関関数の役割を強調する。

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